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Author: zhiwei

README_CN.md

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+# DeepResearchAgent
+
+[English](README.md) | 简体中文
+## 简介
+
+**DeepResearchAgent** 是一个分层多智能体系统，设计目标是处理深度研究任务，同时也适用于通用任务求解。该框架通过顶层规划智能体协调多个专门的子智能体，实现了任务的自动分解与高效执行，适用于多样且复杂的任务场景。
+
+## 系统架构
+
+<p align="center">
+  <img src="./docs/architecture.png" alt="Architecture" width="700"/>
+</p>
+
+本系统采用两层结构：
+
+### 1. 顶层规划智能体
+
+* 负责理解任务、规划整体流程。
+* 将任务分解为子任务并分配给合适的子智能体。
+* 动态协调各智能体之间的协作，确保任务顺利完成。
+
+### 2. 专业子智能体
+
+* **深度分析器（Deep Analyzer）**
+
+  * 对输入信息进行深入分析，提取关键信息与潜在需求。
+  * 支持文本和结构化数据的分析。
+* **深度研究者（Deep Researcher）**
+
+  * 对指定主题或问题进行深度研究，自动获取并整合高质量信息。
+  * 可生成研究报告或知识总结。
+* **浏览器操作（Browser Use）**
+
+  * 自动化浏览器行为，支持网页搜索、信息提取与数据收集。
+  * 为研究者提供实时网页信息支持。
+
+## 主要特性
+
+* 分层协作，适用于复杂和动态任务
+* 易于扩展，可集成更多专业智能体
+* 支持信息分析、研究与网页交互
+
+## 更新日志
+
+* **2025.06.01**：升级 browser-use 至 v0.1.48
+* **2025.05.30**：将子智能体调用方式改为函数调用，支持 GPT-4.1 和 Gemini-2.5-Pro 作为规划智能体
+* **2025.05.27**：支持 OpenAI、Anthropic、Google LLM，以及本地 Qwen 模型（使用 vLLM）
+
+## TODO 清单
+
+* [x] 异步功能完成
+* [ ] 图像生成智能体开发中
+* [ ] MCP 架构开发中
+* [ ] AI4Research 智能体开发中
+* [ ] 小说创作智能体开发中
+
+## 安装说明
+
+### 环境准备
+
+```bash
+conda create -n dra python=3.11
+conda activate dra
+make install
+
+# 或者使用 requirements.txt 安装
+conda create -n dra python=3.11
+conda activate dra
+make install-requirements
+
+# 安装 playwright 以启用浏览器支持
+pip install playwright
+playwright install chromium --with-deps --no-shell
+```
+
+### 设置 `.env` 文件
+
+`.env` 示例：
+
+```bash
+PYTHONWARNINGS=ignore
+ANONYMIZED_TELEMETRY=false
+HUGGINEFACE_API_KEY=abcabcabc
+OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
+OPENAI_API_KEY=abcabcabc
+ANTHROPIC_API_BASE=https://api.anthropic.com
+ANTHROPIC_API_KEY=abcabcabc
+GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/your/user/path/.config/gcloud/application_default_credentials.json
+GOOGLE_API_BASE=https://generativelanguage.googleapis.com
+GOOGLE_API_KEY=abcabcabc
+```
+
+如需使用 Google 模型：
+
+* 获取 API Key：[https://aistudio.google.com/app/apikey](https://aistudio.google.com/app/apikey)
+* 获取 application\_default\_credentials.json：
+
+```bash
+brew install --cask google-cloud-sdk
+gcloud init
+gcloud auth application-default login
+```
+
+## 使用说明
+
+### 示例 1：研究 "AI Agent" 主题
+
+```bash
+python examples/run_example.py
+```
+
+### 示例 2：评估 GAIA 数据集
+
+```bash
+mkdir data && cd data
+git clone https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA
+python examples/run_gaia.py
+```
+
+### 示例 3：部署本地 Qwen 模型（使用 vLLM）
+
+#### 第一步：启动 vLLM 服务
+
+```bash
+nohup bash -c 'CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
+  --model /input0/Qwen3-32B \
+  --served-model-name Qwen \
+  --host 0.0.0.0 \
+  --port 8000 \
+  --max-num-seqs 16 \
+  --enable-auto-tool-choice \
+  --tool-call-parser hermes \
+  --tensor_parallel_size 2' > vllm_qwen.log 2>&1 &
+```
+
+`.env` 文件配置：
+
+```bash
+QWEN_API_BASE=http://localhost:8000/v1
+QWEN_API_KEY="abc"
+```
+
+#### 第二步：启动智能体服务
+
+```bash
+python main.py
+```
+
+输入任务命令示例：
+
+```bash
+Use deep_researcher_agent to search the latest papers on the topic of 'AI Agent' and then summarize it.
+```
+
+## 实验结果
+
+我们在 GAIA 验证集上进行了评估，并于 5 月 10 日达到最先进性能：
+
+<p align="center">
+  <img src="./docs/gaia_benchmark.png" alt="GAIA Example Result" width="700"/>
+</p>
+
+## 常见问题
+
+### 1. 如何使用本地 Qwen 模型？
+
+支持以下模型：
+
+* qwen2.5-7b-instruct
+* qwen2.5-14b-instruct
+* qwen2.5-32b-instruct
+
+配置：
+
+```toml
+model_id = "qwen2.5-7b-instruct"
+```
+
+### 2. 浏览器模块安装问题？
+
+```bash
+pip install "browser-use[memory]"==0.1.48
+pip install playwright
+playwright install chromium --with-deps --no-shell
+```
+
+### 3. 子智能体函数调用不生效？
+
+推荐使用 Claude-3.7-Sonnet 作为规划智能体，现已兼容 GPT-4.1 和 Gemini-2.5-Pro。
+
+## 致谢
+
+本项目受以下开源项目启发，并在此基础上做出改进：
+
+* [smolagents](https://github.com/huggingface/smolagents)
+* [OpenManus](https://github.com/mannaandpoem/OpenManus)
+* [browser-use](https://github.com/browser-use/browser-use)
+* [crawl4ai](https://github.com/unclecode/crawl4ai)
+* [markitdown](https://github.com/microsoft/markitdown)
+
+## 贡献
+
+欢迎任何形式的贡献！欢迎提 issue 或提交 PR。
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@misc{DeepResearchAgent,
+  title =        {`DeepResearchAgent`: A Hierarchical Multi-Agent Framework for General-purpose Task Solving.},
+  author =       {Wentao Zhang, Ce Cui, Yang Liu, Bo An},
+  howpublished = {\url{https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent}},
+  year =         {2025}
+}
+```